グーグルに学ぶディープラーニング

制作 : 日経ビッグデータ 

• 日経BP (2017年1月26日発売)

作品紹介・あらすじ

ディープラーニングは、人工知能や機械学習と何が違う？
この技術によって将来、ビジネスはどう変化する？
グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、
その技術をやさしく解説するとともに
最新の事例から、将来のビジネスの変化を探る１冊。

　囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能（ＡＩ）はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。しかし、最近ではＡＩが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。
　例えば、米グーグルは、ＡＩを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用的ではない」と言われてきた機械翻訳を日常生活では十分実用的なレベルへと引き上げました。また、同社はデータセンターにおけるサーバーなどの冷却電力を40％も削減しました。これもＡＩを活用して空調や窓の調節・開閉など約120の要素を制御し最適化した成果です。大手ＩＴ企業は次々と、画像認識、音声認識、翻訳といったＡＩ機能を安価に提供し始めており、いわば「蛇口をひねればＡＩがすぐ使える」時代が間もなく到来します。
　このＡＩの進化をけん引するのが、脳の神経回路が仕組みの原点にある「ディープラーニング」という技術です。本書では、グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、このディープラーニング技術をやさしく解説。また、将来のビジネスがどう変わるのか、グーグルのサービスや日本企業の取り組み事例から探るとともに、その未来の姿に迫ります。


序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
第1章 人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
第2章 ディープラーニングの仕組み
第3章 グーグルのディープラーニング活用事例
第4章 ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
第5章 データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
第6章 ディープラーニングが課題を解決する未来へ
グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く

感想・レビュー・書評

[Makotoさんの感想 · 2024年3月18日]

2023年11月付近からPythonを使い始めて、機械学習やディープラーニングについて知りたいと思ったので、手頃そうなこちらを読んでみました。

全6章で、1,2章は機械学習やディープラーニングの仕組みについて、3～5章は実例、6章は将来の展望についてといった構成になっています。

2017年の本で、現在も進化し続けている人工知能絡みの本としては、かなり古くなるのですが、技術についてはほぼ触れておらず、概要から仕組み、実際の運用実例等の話のみなので、内容が古くとも特に問題は無さそうです。

機械学習とはなんぞや、ディープラーニングとはなんぞや、どういったことに使えるのかということを知りたい人には良いのではないでしょうか。

3章でgoogleでの実例や、テンソルフローの紹介もなされています。自分は調べていないので、今どういう状況なのかは知りませんが、テンソルフローに手を出すかどうかを悩んでいたので参考にはなりました。

個人的には1章2章の仕組みの話が重要でしたね。この辺に手を出したいなと思っても、何から手を付けるか、具体的に何をするかの手がかりにはなりました。とりあえず、現状としては自分で使う活用事例が思いつきませんでした。

4章5章の実例編は車種判別などの画像診断、音声によるAIチャットなど、今でも十分活用事例のサンプルになりそうなものですね。

本の型が大きく、さらに文字も大きいので、文章量は少なめで読みやすいです。

1時間～2時間程度でさくっと読んで、機械学習やディープラーニングの表面を知るのに良いのではないでしょうか 。

[ケイスケさんの感想 · 2022年3月20日]

面白い。業務に使える用語が満載。

[otterさんの感想 · 2021年12月26日]

ディープラーニングについて、基本的な理解が進んだ。Pythonとの関係も分かった。

※読書ノートに色々メモあり。

[棚田 弘一さんの感想 · 2021年3月4日]

ディープラーニングとは、人工知能の機能の中の「機械学習」の、さらに深い一部らしい。人間がプログラムした通りに回答を出すだけでなく、それらの中から応用させて答えを導き出すのが機械学習。それが多層に渡って応用して人間の「判断」に近づいていくのがディープラーニングのようだ。本書ではその技術の応用例を分かりやすく伝えている。

日々のルーチンワークの中で「AIが勝手に判断してくれるとどれだけ楽か」と思う業務が多々ある。しかし一つ一つの業務に対応できる仕組み作りには膨大なコストがかかり、よほど費用対効果がないと「AIがやってくれる」のは難しいんだろうなあと思う。

また、こうした技術を活用するには優秀なプログラマーだけでなく、それをビジネスに結びつけられる橋渡し役が大切だとしている。この橋渡し役、いろんな意味で重要だ。ビジネスと言っても「自分の所だけが儲ける」のに長けた人材だと、現場にとっては使い勝手が悪いものを押し付けられる危険性がある。実際、そんな仕組みを多々見てきた。

結論。システムは人の業務を補助するためにあり、人の仕事は無くならない。どんな便利な道具も、使う人次第で武器にも凶器にもなる。

[一橋大学附属図書館(小展示)さんの感想 · 2021年2月3日]

■一橋大学所在情報（HERMES-catalogへのリンク）
【書籍】
https://opac.lib.hit-u.ac.jp/opac/opac_link/bibid/1001136077

[amano225さんの感想 · 2020年9月12日]

ディープラーニングがどういうものなのか、その利用例などとともに説明した本。
技術的な話はなく、ビジネスにどう使っていいかの話がメイン。この本自体は2017年発売の本だし、その頃はそういう類の本はよく読んでたので、特別目新しい話はなかった。
ただ、利用例についてはいろいろ初めてしることも多くて面白かった。
ディープラーニングを使うこと自体は大量に電力を消費するイメージだったけど、どうやらディープラーニングを使うことによってデータセンターを省エネ化する取り組みもあったらしい。そういう利用の仕方は、環境にもいいだろうし、どんどん進んでいってほしい。
後、個人的には自分の仕事で関わっている業種に関わりのあるオークネットIBSの写真から車の型式特定する取り組みなんかも面白かった。多くのデータは必要だろうけど、画像認識の技術も本当、ディープラーニング(というより、GoogleのTensorFlowというライブラリ)を使えば簡単に利用できる時代なんだなと思った。うちの会社、というより社長もこういう取り組みには少し興味を示しているようだし、自分ももう少しこのあたりの勉強はしておいたほうがいいのかもしれない。

[ナッツさんの感想 · 2020年3月27日]

2016年末時点のディープラーニングの説明や応用例が豊富に説明されています。数式は登場せず、優しい書きぶり。

弊社でディープラーニングを使うならなにから始めれば？という視点の説明もあり。

ただ、どうしても日進月歩な分野なので、ざっと読んでディープラーニングのイメージを深めるステップの一つとして読むのが個人的にはおすすめです。
古いだけで内容は良いので、評価の☆は放棄します。

[siiiさんの感想 · 2020年1月12日]

タイトル通りGoogleの人工知能関係の仕組みを解説したものである。

[skelligさんの感想 · 2019年11月30日]

テンソルフローとAPIの話を知れて良かった。分かりやすいが、もう少し概念的な理解をしたかった。

[すぎむらさんの感想 · 2019年6月22日]

初版が2017年1月とちょっと古いが、教科書的な書き方をしてくれているので、古びれることなく、分かりやすい。グーグルの方がインタビュー的に答えてくれているレベルで、グーグルのディープラーニングが分かると言うほどの記載はなかった。
でも、知ったかブリの自分が勉強するには、十分でした。